为了减少个体特征差异对无创血压预测模型精度的影响，提高预测精度，提出了贝叶斯优化（BO）XGBoost的无创血压预测方法。首先，通过脉搏波传导时间（PTT）和身体质量指数（BMI）建立多元线性模型，以获得初步的血压预测值。此外，将人体特征参数组合为XGBoost血压预测模型的输入。然后，利用贝叶斯优化算法对XGBoost的超参数进行自动优化，最后建立BOXGBoost模型预测血压，并与其他方法进行比较。实验结果表明，BOXGBoost血压预测模型在舒张压和收缩压的测量值平均误差符合美国医疗器械促进协会（AAMI）制定的小于5mmHg的标准，与水银血压计具有较好的一致性。